29、在GCP上部署Kubernetes的全面指南

在GCP上部署Kubernetes的全面指南

1. GCP负载均衡器类型

GCP提供了多种类型的负载均衡器,具体如下:
| 负载均衡器类型 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 第4层TCP负载均衡器 | 类似于AWS经典ELB |
| 第4层UDP负载均衡器 | 类似于AWS经典ELB |
| 第7层HTTP(S)负载均衡器 | 基于内容(上下文)的路由,更像应用层负载均衡器,例如将URL/image转发到实例a,其他请求转发到实例b |

AWS的应用负载均衡器(ALB或ELBv2)与GCP第7层HTTP(S)负载均衡器非常相似。

2. 设置负载均衡器的步骤

与AWS ELB不同,设置GCP负载均衡器需要提前配置一些项目,具体如下:
| 配置项 | 目的 |
| ---- | ---- |
| 实例组 | 确定一组VM实例或VM模板(操作系统映像) |
| 健康检查 | 设置健康阈值(间隔、超时等)以确定实例组的健康状态 |
| 后端服务 | 设置负载阈值(最大CPU或每秒请求数)和会话亲和性(粘性会话)到实例组,并关联健康检查 |
| url-maps(负载均衡器) | 代表L7负载均衡器的实际占位符,关联后端服务并指向HTTP(S)代理 |
| 目标HTTP(S)代理 | 建立前端转发规则与负载均衡器之间的关系 |
| 前端转发规则 | 关联目标HTTP代理与IP地址(临时或静态)和端口号 |
| 外部IP(静态) | (可选)为负载均衡器分配静态外部IP地址 |

下面是构建L7负

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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